Come convertire un elenco di tensori in una torcia :: Tensor?

Aug 23 2020

Sto cercando di convertire il seguente codice Python nella sua libtorch equivalente:

tfm = np.float32([[A[0, 0], A[1, 0], A[2, 0]],
                  [A[0, 1], A[1, 1], A[2, 1]]
                 ])

In Pytorch potremmo semplicemente usare torch.stacko semplicemente usare un torch.tensor()simile di seguito:

tfm = torch.tensor([[A_tensor[0,0], A_tensor[1,0],0],
                    [A_tensor[0,1], A_tensor[1,1],0]
                   ])

Tuttavia, in libtorch, questo non regge, cioè non posso semplicemente fare:

auto tfm = torch::tensor ({{A.index({0,0}), A.index({1,0}), A.index({2,0})},
                           {A.index({0,1}), A.index({1,1}), A.index({2,1})}
                         });

o anche usare un std::vectornon funziona. la stessa cosa vale per torch :: stack. Attualmente ne sto usando tre torch::stackper ottenere questo risultato:

auto x = torch::stack({ A.index({0,0}), A.index({1,0}), A.index({2,0}) });
auto y = torch::stack({ A.index({0,1}), A.index({1,1}), A.index({2,1}) });
tfm = torch::stack({ x,y });

Quindi c'è un modo migliore per farlo? Possiamo farlo usando una battuta?

Risposte

1 trialNerror Aug 24 2020 at 18:46

quindi libtorch C ++ non consente effettivamente la costruzione di tensori da un elenco di elenchi di tensori come Pytorch (per quanto ne so), ma puoi comunque ottenere questo risultato con torch::stack(implementato qui se sei interessato) e view:

auto tfm = torch::stack( {A[0][0], A[1][0], A[2][0], A[0][1], A[1][1], A[2][1]} ).view(2,3);